Extra-Trees の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください.
1. scikit-learn にはExtra-Trees をサポートしているクラスは存在しない.
2. 決定木は分散が高すぎるため、ノード分割さいに用いる特徴量の閾値を無作為に決定することで、木の自由度を上げる.
3. ランダムフォレストと Extra-Trees を比べて時に、どちらの方が高性能なのか判定するのは難しい.
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Extra-Trees の説明として正しいものを選択肢 1 ~ 3 から選んでください.
1. scikit-learn にはExtra-Trees をサポートしているクラスは存在しない.
2. 決定木は分散が高すぎるため、ノード分割さいに用いる特徴量の閾値を無作為に決定することで、木の自由度を上げる.
3. ランダムフォレストと Extra-Trees を比べて時に、どちらの方が高性能なのか判定するのは難しい.